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摘要:
针对回归问题分析了常用的k近邻加权回归算法的特点,给出一种基于k近邻的改进加权方法.根据每个样本在整个样本空间中所处的位置的不同来计算不同的权重值,更好地描述了样本点的局部性质.理论上,我们给出了改进方法与原始计算权重方法所得的权重值之间的关系,证明了我们的改进方法能够更好的描述离群点和具有重要局部性质的样本点.另外,我们还将这种新的加权方法推广到支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机中,实验验证了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 回归问题中的k近邻加权方法研究
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 回归问题 k-近邻 支持向量回归机 最小二乘支持向量回归机
年,卷(期) 2016,(7) 所属期刊栏目 人工智能与算法研究
研究方向 页码范围 1557-1561
页数 5页 分类号 TP18
字数 4353字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邵元海 浙江工业大学之江学院 10 53 4.0 7.0
2 王震 内蒙古大学数学科学学院 5 3 1.0 1.0
3 白兰 内蒙古大学数学科学学院 1 1 1.0 1.0
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回归问题
k-近邻
支持向量回归机
最小二乘支持向量回归机
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
出版文献量(篇)
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17
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83133
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